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中國PC時代互聯(lián)網(wǎng)自 2000年 左右經(jīng)過 10年 發(fā)展，創(chuàng)造了 “流量經(jīng)濟”；移動互聯(lián)網(wǎng)自 2010年 左右開始大躍進 5年，催生了 “共享經(jīng)濟”。

站在 2015年 的驛道上，最令人心馳神往的路標非 “互聯(lián)網(wǎng) +” 莫屬，這個以新一代信息通訊技術(shù)、云計算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，推動消費互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)移及傳統(tǒng)行業(yè) + 互聯(lián)網(wǎng)升級轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新生態(tài)邏輯，無疑像夜空中最亮的星一樣，指引著中國科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)前行的方向。

那么，在中國互聯(lián)網(wǎng)速度的跨越式迭代周期下，“互聯(lián)網(wǎng) +” 又會孕育怎樣的創(chuàng)新經(jīng)濟形態(tài)呢？答案是 “算法經(jīng)濟”。

算法經(jīng)濟才是大數(shù)據(jù)的未來

據(jù) Intel 預(yù)測，到 2020年，世界各地將有超過 500 億個連接設(shè)備和 “物” 運作；而面對如此龐大的連接及產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)時，最大的障礙是將所有的數(shù)據(jù)賦予含義，這不得不使問題重點從數(shù)據(jù)切換到算法，以期望能夠利用隱藏在龐大數(shù)據(jù)里的信息價值。

Intel 稱之為 “Algorithm Economy”，我們將其翻譯成 “算法經(jīng)濟”，意思是數(shù)據(jù)成為社會、企業(yè)和個人已經(jīng)無法忽視的資產(chǎn)時，算法是這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)估價及交換的載體，這將會推動一些有意思的新的經(jīng)濟模式產(chǎn)生。

從有 “大數(shù)據(jù)” 這個詞開始，很多地方都提到：大數(shù)據(jù)是 21 世紀的石油。這話不假，但根據(jù) Gartner 最新發(fā)表的文章分析稱，就數(shù)據(jù)本身而言是無含義的，數(shù)據(jù)本身并沒有做任何事情，除非你知道如何使用它。正如石油本身是沒用的粘性物質(zhì)，除非把它提煉成燃料。

算法就是大數(shù)據(jù)版本的燃料提煉，不同的專有算法對應(yīng)不同的提煉出的燃料，來解決實際問題并轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的決策。這必將是未來成功企業(yè)的秘密武器。

下一波的數(shù)字化淘金浪潮將會是如何利用數(shù)據(jù)來解決實際問題，而不僅僅是使用數(shù)據(jù)的行為。這便是算法經(jīng)濟的希望所在。

“未來已經(jīng)來臨”

事實上，“未來已經(jīng)來臨，只是尚未流行”。

算法經(jīng)濟在美國的企業(yè)級軟件服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)開始發(fā)揮作用。自上世紀 70年 代開始的 20年，美國的企業(yè)級軟件服務(wù)提供商還主要集中在提供收集、存儲和度量數(shù)據(jù)的工具。

進入 90年 代，以 Salesforce 為代表的新型 SaaS 公司開始通過自動化銷售工作流程管理，隨著數(shù)據(jù)的積累，靠人腦很難分辨出超過 3 個維度數(shù)據(jù)信息的內(nèi)在價值，于是進入 2000年 逐漸開始出現(xiàn)以 Tableau 為代表的數(shù)據(jù)可視化工具，輔助人分析數(shù)據(jù)。

之后大數(shù)據(jù)開始流行，但大數(shù)據(jù)只是一個中間階段，很快在美國就進入預(yù)測即服務(wù) (Prediction As a Service) 階段。從預(yù)測下一個目標，到診斷下一個行為，終極目標是通過人工智能自動化做決策，這就是未來五年在美國企業(yè)級軟件服務(wù)領(lǐng)域的方向。

大數(shù)據(jù)時代以來，中國出現(xiàn)的新公司已經(jīng)不少是算法經(jīng)濟的踐行者?；ヂ?lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域表現(xiàn)特別明顯?；ヂ?lián)網(wǎng)金融就能很好地服務(wù)中國的中小微企業(yè)和個人,但金融的本質(zhì)是經(jīng)營風(fēng)險，則需要大量真實的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來做風(fēng)險評估。

無論是 P2P、股權(quán)眾籌，還是第三方支付，抑或電商平臺的金融服務(wù)，都需要通過算法來構(gòu)建信用模型，或者反欺詐模型，來提高針對企業(yè)和個人的個性化金融服務(wù)的效率和質(zhì)量。

往更長遠而言，基于個人或企業(yè)的征信體系，做到互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品能基于風(fēng)險定價，專有的算法則是根本。很明顯，征信算法即服務(wù)，反欺詐算法即服務(wù)應(yīng)該離我們不遠了。

通過自動化算法引擎來動態(tài)定價、資源分配和用戶反饋，每家互聯(lián)網(wǎng)金融公司都可以重新想象其產(chǎn)品，以迎接算法經(jīng)濟這場革命。

算法經(jīng)濟推動智力資本的共享

云計算是互聯(lián)網(wǎng)集約化經(jīng)營的典范。對使用云計算的人而言，喜歡將復(fù)雜隱藏在云端，自己的操作回歸簡單。所以，沿著這個趨勢下去，當大數(shù)據(jù)來臨，將獲取和存儲數(shù)據(jù)放在云端，提供即插即用的 API 調(diào)用服務(wù)，數(shù)據(jù)即服務(wù)（Data As a Service, DaaS）。

美國已經(jīng)有很多獨立的第三方 DMP（Data Management Platform），如 D&B、Bluekai、Acxiom 等專門提供各種數(shù)據(jù) API 服務(wù)，中國也開始有非常專業(yè)的第三方數(shù)據(jù)提供商出現(xiàn)。

下一步搬到云端的就是各種專有的算法服務(wù)。一方面，這是互聯(lián)網(wǎng)集約化運營的趨勢，讓專業(yè)公司做專業(yè)事情，不是每個公司都有能力或都有必要建立數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊。

同時，這也是智力資本共享的需求，當所有公司都 “+” 互聯(lián)網(wǎng)了，都需要數(shù)據(jù)科學(xué)家分析數(shù)據(jù)幫助數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，但哪有這么多的數(shù)據(jù)科學(xué)家呢？必然的趨勢是，擁有專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)能力的公司來可以提供專業(yè)的算法服務(wù)。

算法經(jīng)濟會創(chuàng)造新的模式與趨勢

個人、企業(yè)和智能設(shè)備將構(gòu)成算法經(jīng)濟的主體，他們生產(chǎn)數(shù)據(jù)，基于互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)通訊，基于算法思考決策，形成自己的生態(tài)系統(tǒng)。在這個系統(tǒng)里，專有算法會產(chǎn)生經(jīng)濟效益，有利益就會有市場進行交易。因此，可以大膽預(yù)測一下，未來可能創(chuàng)造的新的模式與趨勢有：

1. 企業(yè)人工智能（Enterprise Intelligence）

現(xiàn)在我們談企業(yè)級服務(wù)，還主要停留在 SaaS 上。但未來 SaaS 可能只是企業(yè)級服務(wù)的一種中間狀態(tài)，企業(yè)的內(nèi)部工作流和互聯(lián)網(wǎng)之間是相通的，會產(chǎn)生大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，未來的企業(yè)級服務(wù)會將這些數(shù)據(jù)通過各種算法服務(wù)利用起來，直接作為決策的工具。

企業(yè)級服務(wù)的產(chǎn)品形態(tài)將可能會由不同場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及專業(yè)算法決定，會思考的 SaaS 才是未來。當看到亞馬遜 AWS 和微軟 Azure 兩家巨頭云平臺推出機器學(xué)習(xí)服務(wù)，BAT 都在推出數(shù)據(jù)開放平臺，企業(yè)構(gòu)建專業(yè)算法將變得越來越容易。

可以想象一下，未來企業(yè)之間可以直接對話，對話的語言就是各種專有算法，去直接匹配服務(wù)的供求雙方，這就是企業(yè)人工智能的未來。

2. 小數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù) (Small Data Driven Service)

物聯(lián)網(wǎng)上的設(shè)備已經(jīng)開始產(chǎn)生大量與個人的數(shù)據(jù)，比如各種醫(yī)療健康 App，可以根據(jù)個人體質(zhì)測試數(shù)據(jù)，不斷滾動生產(chǎn)個人的 “健康畫像”，這是個人非常有價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，即量化的自我 “小數(shù)據(jù)”。

依靠這樣的健康小數(shù)據(jù)，可以通過算法推薦適合身體健康的養(yǎng)生建議，甚至基于位置推薦適合的健身或養(yǎng)生服務(wù)；當個人的健康 “小數(shù)據(jù)” 匯聚成家庭的健康 “小數(shù)據(jù)”，甚至可以用來指導(dǎo)家庭的飲食計劃及各種健康服務(wù)。

同理，家里使用的智能硬件形成以家庭為單位的 “小數(shù)據(jù)”，可以用來衡量家庭的生活質(zhì)量，進而針對性推薦提升家庭生活質(zhì)量的服務(wù)。個人征信也是一種 “小數(shù)據(jù)”，將會成為個人獲取互聯(lián)網(wǎng)上虛擬生活服務(wù)的主要憑證。

3. 專有算法提供商（Proprietary Algorithm Provider）

當算法成為一種普遍需求時，肯定會有第三方專業(yè)算法服務(wù)提供商的模式出現(xiàn)；當算法可以直接帶來經(jīng)濟效益時，基于算法的套利交易就會產(chǎn)生。這跟金融行業(yè)的算法服務(wù)與交易如出一轍。

金融行業(yè)的資產(chǎn)管理公司都需要風(fēng)險模型，于是有如 MSCI Barra 提供的各種不同區(qū)域的 Risk Model 來測算投資組合的風(fēng)險；更進一層次是，高頻交易算法的基金直接利用其專有的算法在金融市場上賺取利潤，更有利用人工智能算法來分析互聯(lián)網(wǎng)信息以獲取信息不對稱進行套利。

當前，互聯(lián)網(wǎng) RTB 廣告行業(yè)已經(jīng)算是走在算法經(jīng)濟的前沿，通過算法來競價廣告投放，DSP 就是一種第三方的算法服務(wù)提供商；未來當 RTB 形成規(guī)模后，也肯定會有直接通過算法來套利的交易商。